4 milyarlık model tek cümleden oyun nesnesi üretip Godot'ya aktarıyor

"Mavi bir goblin dövüşçü yap." Bu kadar kısa bir cümle yazıyorsunuz, 4 milyar parametrelik küçük bir model size bir oyun karakteri çıkarıyor, üstelik doğrudan Godot oyun motoruna aktarılabilecek bir GLB dosyası olarak. Hugging Face'te CCORE adıyla çalışan bağımsız bir geliştirici, Qwen3.5-4B üzerine eğittiği GLB-3D-Coder modelinin yeni ara sürümünü 2 Kasım sabahı yayımladı. Model, istenen nesneyi Three.js ile çizen tek bir HTML dosyası yazıyor; sayfada "GLB olarak dışa aktar" düğmesi var, nesne hareketliyse animasyonu da dosyaya giriyor.

Mesele ne

Bağımsız oyun geliştiricilerin en çok zaman harcadığı işlerden biri sahneyi dolduran nesneler: platformlar, kuleler, kayalar, düşman karakterleri. Bunları tek tek modellemek günler alıyor, hazır paket almak para tutuyor. Büyük yapay zeka modelleri Three.js kodu yazabiliyor ama ortaya çıkan sahne çoğu zaman tarayıcıda kalıyor. CCORE'un modeli tam bu boşluğa giriyor: Küçük, ev bilgisayarında çalışan bir model, oyun motoruna taşınabilen hazır nesne üretiyor.

Modelin kartındaki örnekler bunu gösteriyor. "Orman kuşatma platformu kur", "karla kaplı eski bir kuşatma platformu kur", "mavi bir goblin dövüşçü yap", "kırmızı bir ork lideri yap", "takviyeli bir dağ karakolu yap". Geliştirici bu istemlerin eğitim verisinde olmadığını, örneklerin çoğunun ilk denemede çalıştığını yazıyor. Sonuçlar düşük poligonlu, oyunlarda sık görülen sade bir çizgide.

Nasıl kullanılıyor

Model şimdilik iki GGUF dosyası olarak geliyor: Q4_K_M ve Q8_0. LM Studio ya da llama.cpp gibi araçlarla yerelde çalışıyor. Kullanıcı karttaki sistem istemini veriyor: "Godot editörü için GLB kullanan oyun nesneleri oluştur, isteneni yalnız Three.js ile tek bir HTML dosyasında düşük poligonlu yap, sayfaya çalışan bir GLB indirme düğmesi koy, hareket gerekiyorsa animasyonu da ekle." Ardından kısa bir İngilizce istek yeterli. Önerilen ayarlar sıcaklık 0,8, top-k 40, top-p 0,95. İsteğe bağlı 644 MB'lık görme dosyasıyla bir resim gösterip "bunu yap" demek de mümkün. Bazı üretimler ikinci deneme ya da küçük bir kod düzeltmesi istiyor; İngilizce istemler şimdilik daha iyi sonuç veriyor.

Nasıl eğitildi

GLB sürümünün eğitimi hala sürüyor; geliştirici bitince tam model dosyalarını ve eğitim verisini yayımlayacağını yazıyor. Yöntemin kendisi ise bir önceki modelin, 25 Ekim'de çıkan Qwen3.5-4B-3D-Coder'ın teknik raporunda ayrıntılı anlatılıyor. O model bir haftada 542 beğeni ve 63 binin üzerinde indirme aldı.

Veri. Eğitim verisi MiniMax M3.1 Flash ile üretilmiş 4.146 örnekten oluşuyor: 3.933 eğitim, 213 doğrulama. Her örnekte istek, modelin düşünme izi ve eksiksiz HTML/JavaScript cevabı var. Veri üç aşamada büyütüldü: 797, sonra 2.128, sonra 4.146 örnek. Nesne, iç mekan, mimari, manzara, mekanizma ve voksel sahneler dahil 41 alanı kapsıyor, her örneğe 1 ile 10 arası karmaşıklık etiketi verilmiş. En uzun örnek 71.229 belirteç. Veri MIT lisansıyla açık. Geliştirici başta DeepSeek verisi ve 2B modellerle de denemiş, sonra resmi Qwen3.5-4B'den yeniden başlamış.

Eğitim. Modelin dil kısmı tamamen ince ayardan geçirildi, görme kodlayıcısı donduruldu. Pekiştirmeli öğrenme kullanılmadı, yalnız denetimli ince ayar yapıldı. Toplam süre yaklaşık 59 saat 55 dakika: 59 saat 10 dakika tam ince ayar, 45 dakika 20 saniye LoRA. Her çalıştırma tek ekran kartında, Google Colab'da 96 GB belleğe sahip bir NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell ile yapıldı; eniyileyici durumları için yaklaşık 190 GB sistem belleği kullanıldı. Seçilen sekizinci ara kayıt 1.956 güncellemede, 112,9 milyon girdi belirteciyle eğitildi.

İşe yaramayan. Raporun en dürüst kısmı burası. Kısa bir LoRA aşaması modele eklendi, ama daha uzun LoRA dalları önce iyileşip sonra kötüleşti: Sahne kalitesi düştü, aynı değişkeni tekrar tanımlama hataları arttı. Geliştirici bu dalları atıp tam ince ayara döndü. Değerlendirmede sekiz sahnenin hepsi 18 denemede kabul edildi, altısı orijinal koduyla, ikisi küçük bir düzeltmeyle; sekiz deneme ise model düşünme döngüsüne girdiği için HTML vermeden kesildi. Rapor bunu açıkça sayıyor ve sonuçları "keşif niteliğinde" diye tanımlıyor.

Türkiye'deki bağımsız oyun stüdyoları ve Godot ile oyun geliştiren öğrenciler için bu, denemesi bedava bir araç: 4 milyar parametrelik model sıradan bir oyun bilgisayarında çalışıyor, lisansı Apache 2.0, ticari kullanım serbest. Bir sahneyi hızla doldurmak, prototip çıkarmak ya da modelleme öğrenmeye başlamak için iyi bir başlangıç noktası. Geliştirici, başarılı ve başarısız sonuçların paylaşılmasını istiyor; bir sonraki ara kayıt bu geri bildirimle şekillenecek.

Örneklerin hepsi geliştiricinin kendi seçtiği sonuçlar ve model hala ön izleme aşamasında. Bağımsız bir ölçüm yok, biz de modeli çalıştırmadık.

Kaynaklar: GLB-3D-Coder model kartı, Önceki 3D-Coder, Teknik rapor, Eğitim verisi, Qwen3.5-4B